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电子商务中的数据挖掘技术在电子商务时代，数据挖掘技术已经成为企业获取商业价值的重要工具。
通过挖掘和分析海量数据，企业能够获得深入洞察消费者行为、产品趋势和市场需求的能力，从而优化运营决策，提高竞争力。
本文将介绍电子商务中的数据挖掘技术，并讨论其在商业中的应用。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘是从大量数据中发现有意义的信息，并利用这些信息进行商业决策的过程。
数据挖掘技术通过多种算法和模型，将大数据中隐藏的模式、关联关系和趋势挖掘出来，为企业提供决策支持。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测分析等方法。
1. 分类：分类是将数据分为不同类别的过程。
通过训练分类模型，企业可以根据不同特征将消费者分为不同群体，了解他们的行为偏好和需求，从而有针对性地制定市场策略。
2. 聚类：聚类是将数据分为不同的群组的过程。
通过聚类分析，企业可以将消费者分为不同的定制群体，为不同群体提供个性化的服务和产品，提高用户满意度和忠诚度。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的过程。
通过分析消费者购买行为，企业可以挖掘出商品之间的关联关系，进而进行交叉销售、推荐系统和精准营销等活动，提高销售额和客户忠诚度。
4. 预测分析：预测分析是根据历史数据和趋势，对未来进行预测的过程。
通过建立预测模型，企业可以预测市场需求、销售趋势和产品流行度等信息，有针对性地调整生产和供应链，降低风险和成本。
二、电子商务中的数据挖掘技术应用案例1. 个性化推荐系统：通过数据挖掘技术，电子商务企业能够分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，为用户推荐个性化的产品和服务。
例如，亚马逊的“购买者还购买”功能和Netflix的电影推荐系统，都是基于关联规则挖掘和预测分析的个性化推荐系统。
2. 跨销售和交叉营销：通过挖掘消费者购买行为，企业可以了解不同产品之间的关联关系，进行跨销售和交叉营销。
例如，当用户购买电脑时，电子商务企业可以通过分析数据挖掘出与电脑配套销售的产品，如打印机、耳机等，并推荐给用户，提高销售额。
数据挖掘技术在电子商务中的应用研究在当今数字化的时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
随着电子商务平台上数据量的爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了企业和研究者们关注的焦点。
数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，包括客户关系管理、市场预测、个性化推荐等方面，并分析其带来的优势和面临的挑战。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大量的数据中，通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。
它综合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识，能够发现数据中的潜在模式、关联和趋势。
常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。
二、数据挖掘技术在电子商务中的应用1、客户关系管理客户是电子商务企业的核心资产，了解客户的需求和行为对于提高客户满意度和忠诚度至关重要。
通过数据挖掘，可以对客户的购买历史、浏览记录、评价等数据进行分析，从而实现客户细分。
将客户分为不同的群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等，并针对不同群体制定个性化的营销策略。
此外，还可以预测客户的购买意向，及时进行客户关怀和推荐，提高客户的复购率。
2、市场预测准确的市场预测对于电子商务企业的库存管理、生产计划和营销决策具有重要意义。
利用数据挖掘技术，可以对销售数据、市场趋势、竞争对手信息等进行分析，预测未来的市场需求。
例如，通过时间序列分析预测某一产品在未来一段时间内的销售量，从而合理安排库存和生产；通过关联规则挖掘发现不同产品之间的关联关系，为捆绑销售和促销活动提供依据。
3、个性化推荐个性化推荐是电子商务中提高用户体验和促进销售的重要手段。
通过分析用户的兴趣爱好、购买历史和浏览行为等数据，数据挖掘技术可以为用户提供个性化的产品推荐。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于知识的推荐等。
个性化推荐不仅能够帮助用户快速找到自己感兴趣的产品，还能够提高电子商务平台的转化率和销售额。
电子商务技术中的数据挖掘方法随着互联网的快速发展，电子商务成为了商业环境中的一个重要组成部分。
随之而来的是大量的数据产生，其中蕴含着丰富的信息和商业价值。
为了从这些海量数据中发现潜在的商业机会和洞察，并提高电子商务的竞争力，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘是一项复杂而多样化的技术，其目标是发现潜在模式、关联、趋势和规律，以帮助企业做出更好的商业决策。
在电子商务领域，数据挖掘可以应用于多个方面，如市场营销、顾客行为分析、推荐系统、信用风险评估等。
接下来，我们将介绍电子商务技术中常用的数据挖掘方法。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一，通过发现项集之间的关联关系，可以帮助电子商务企业发现潜在的交叉销售机会和产品关联性。
在电子商务中，关联规则可以用于购物篮分析，即通过分析顾客的购买历史，找出经常一起购买的商品，从而进行精准的商品推荐和定价策略制定。
2. 聚类分析聚类分析是将数据根据其相似性进行分组的方法。
在电子商务中，聚类分析可以帮助企业识别潜在的目标市场和顾客群体。
通过对顾客行为数据进行聚类分析，可以发现不同的购买偏好和需求模式，从而为企业提供个性化的服务和精准的推荐。
此外，聚类分析还可以用于分析产品的市场细分和竞争对手的定位。
3. 预测建模预测建模是数据挖掘中常用的方法之一，通过训练模型来预测未来的趋势和事件。
在电子商务中，预测建模可以应用于多个方面，如销售预测、库存管理、市场需求预测等。
通过基于历史数据的模型训练，企业可以更准确地预测销售量、库存需求等，从而提高运营效率和减少成本。
4. 文本挖掘文本挖掘是对大量的文本数据进行结构化和分析的方法。
在电子商务中，企业有大量的用户评论、产品描述、客服对话等文本数据。
通过文本挖掘技术，可以提取出关键词、情感分析等信息，从而了解用户对产品的态度和需求，改进产品设计和优化服务体验。
除了以上所述的常用方法外，还有一些其他的数据挖掘技术可以应用于电子商务领域，如决策树、神经网络、时间序列分析等。
电子商务平台中的数据挖掘技巧与方法随着电子商务行业的迅速发展，大量的数据在电子商务平台上被生成和积累。
这些数据包含了大量的用户行为信息、产品销售信息以及市场趋势等等，对于电子商务平台来说，如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息成为一个重要的问题。
数据挖掘技巧与方法在电子商务平台中的应用，能够帮助企业发现潜在市场机会、改进销售策略、优化客户体验和提高竞争力。
本文将介绍一些常用的数据挖掘技巧与方法，以帮助电子商务平台充分利用数据资源。
一、关联分析关联分析是一种用于发现数据中项目之间关系的方法。
在电子商务平台中，关联分析可以帮助企业发现产品之间的关联性、用户行为与购买之间的关联性等等。
通过分析用户的购买行为，结合产品之间的关联规则，电子商务平台可以借此针对性地推送相关的产品，提高用户购买转化率。
例如，在一个电子商务平台上，用户在购买商品A的同时，往往也会购买商品B。
通过关联分析可以发现这一关联规律，并利用这一规律向用户推荐商品B，从而增加交易量。
关联分析算法中常用的方法有Apriori算法和FP-Growth算法等。
二、预测模型预测模型是一种基于历史数据和统计方法，用于预测未来趋势的模型。
在电子商务平台中，预测模型可以帮助企业预测用户的购买行为、产品的销售趋势等等。
通过建立准确的预测模型，电子商务平台可以做到事先了解用户需求，及时作出调整，提高用户满意度和销售额。
例如，通过分析历史订单数据，可以建立一个购买预测模型，预测不同用户在不同时间段内的购买行为。
这样，电子商务平台可以提前做好货物准备、调整促销策略、合理安排物流等，以满足用户需求并提高销售效果。
常用的预测模型包括线性回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
三、用户画像用户画像是根据用户的历史行为和特征构建的用户模型。
在电子商务平台中，用户画像可以帮助企业深入了解用户的兴趣、购买偏好和消费习惯，从而提供个性化的产品推荐和优质的服务体验。
例如，通过分析用户在平台上的浏览历史、购买记录和评价行为等，可以构建用户画像，了解用户对不同类别产品的喜好、购买频次以及为人服务的偏好。
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业的重要组成部分。
在电子商务中，大量的数据被产生，这些数据蕴含着宝贵的信息。
传统的统计分析方法已经无法满足对这些数据的挖掘需求，因此数据挖掘技术成为了电子商务中不可或缺的工具。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中最为常见的应用之一。
这类系统利用数据挖掘技术，通过分析用户的历史购买记录、点击行为、浏览记录等多种信息，为用户提供个性化的商品推荐。
通过对用户行为的分析，个性化推荐系统能够准确预测用户的购买偏好，并向其推荐符合其兴趣的商品，从而提高用户的购物体验和购买转化率。
2. 欺诈检测在电子商务中，欺诈行为的存在对消费者和平台都造成了巨大的损失。
数据挖掘技术可以分析大量的交易数据，通过建立欺诈检测模型，快速检测出潜在的欺诈行为。
模型可以通过分析交易的时间、金额、用户的行为模式等多个因素来判断是否存在欺诈风险，及时采取相应的风险防范措施，保障交易的安全性。
3. 价格优化电子商务中价格的定价和优化对于商家的盈利能力至关重要。
数据挖掘技术可以分析市场的趋势、竞争对手的定价策略、历史销售数据等信息，为商家提供合理的价格建议。
商家可以根据这些数据来制定灵活的定价策略，以在竞争激烈的市场中获取更多的利润。
二、数据挖掘技术在电子商务中的效果评估1. 提升销售额通过个性化推荐系统，电子商务网站可以向用户推荐符合其兴趣的商品，从而提升用户的购买转化率。
研究表明，个性化推荐系统可以显著提高销售额，增加用户粘性。
用户在面对海量商品时，往往会觉得选择困难，个性化推荐系统可以为用户解决这个问题，提供更好的购物体验，从而促进消费行为。
2. 降低风险电子商务平台上存在各种各样的欺诈行为，不仅损害了消费者的利益，也损害了平台的声誉。
利用数据挖掘技术进行欺诈检测，可以快速发现潜在的欺诈行为，并及时采取相应的措施。
电子商务中的数据挖掘技术研究综述随着互联网和电子商务的迅猛发展，大量的数据在电子商务平台上产生并积累。
如何从这些海量的数据中提取有价值的信息成为了电子商务领域中的重要研究课题。
数据挖掘技术作为一种能够从大规模数据集中自动发现隐藏模式、规律和关联性的方法，逐渐成为电子商务中数据分析的重要工具。
本综述将对电子商务中的数据挖掘技术进行概括和剖析，介绍几种常用的数据挖掘技术，并探讨其在电子商务领域中的应用。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术是一种从大量数据集中抽取有价值信息的方法。
其基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是将数据划分到不同的类别，聚类是将数据划分到类似的组中，关联规则挖掘是找到不同数据项之间的关联关系，异常检测是发现与大多数数据不同的数据。
二、常用的数据挖掘技术1. 分类算法分类算法是数据挖掘中的重要技术之一。
其主要目标是将数据集中的实例按照某种标准划分到不同的类别中。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
2. 聚类算法聚类算法是将数据集中的实例划分到类似的组中。
聚类算法可以用于分析消费者的购买行为、识别潜在的市场细分和识别异常数据等。
常用的聚类算法有K-means和层次聚类等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系。
在电子商务中，关联规则挖掘可用于根据购买历史推荐商品、发现商品之间的关联性以及挖掘用户喜好等。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori和FP-growth等。
4. 异常检测异常检测是找到与正常模式不符的数据。
在电子商务中，异常检测可用于检测信用卡欺诈、网络入侵和交易异常等。
常用的异常检测算法有基于统计的方法和基于机器学习的方法等。
三、电子商务中数据挖掘技术的应用1. 个性化推荐电子商务平台上有大量的商品和用户，如何为用户提供个性化的推荐成为了电子商务领域的研究重点。
数据挖掘技术可以根据用户的历史购买记录和偏好信息，从海量的商品中挖掘出用户可能感兴趣的商品，并为用户提供个性化的推荐。
数据挖掘技术在电子商务中的应用在当今数字化的时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
随着电子商务平台上积累的大量数据不断增加，如何有效地利用这些数据来获取有价值的信息和洞察，成为了企业在激烈竞争中脱颖而出的关键。
数据挖掘技术作为一种强大的数据分析工具，正逐渐在电子商务中发挥着重要作用。
数据挖掘技术是从大量的数据中，通过算法和模型发现隐藏的模式、关系和趋势的过程。
它能够帮助电子商务企业更好地理解消费者的行为、偏好和需求，从而优化业务流程、提高营销效果、改善客户体验以及增强竞争力。
在电子商务中，客户关系管理是一个重要的方面。
数据挖掘可以用于客户细分，将客户根据其购买行为、消费习惯、地理位置等因素划分为不同的群体。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览记录，可以将客户分为频繁购买者、偶尔购买者、潜在购买者等类别。
针对不同的客户群体，企业可以制定个性化的营销策略和服务方案。
对于频繁购买者，可以提供会员专属优惠和个性化推荐，以增强其忠诚度；对于潜在购买者，可以通过精准的营销活动吸引他们进行购买。
另外，数据挖掘在产品推荐方面也具有显著的应用价值。
当消费者在电子商务平台上浏览商品时，系统会根据其历史购买记录、浏览行为以及其他相似用户的偏好，为其推荐相关的产品。
这不仅能够提高消费者的购物体验，帮助他们快速找到感兴趣的商品，还能够增加销售额。
例如，亚马逊就是一个成功运用产品推荐系统的典范，其推荐的准确性和相关性很大程度上提高了客户的购买转化率。
除了客户关系管理和产品推荐，数据挖掘还可以用于市场预测和趋势分析。
通过对历史销售数据、市场动态以及宏观经济因素的分析，企业可以预测产品的需求趋势，提前做好库存管理和供应链规划。
这有助于避免库存积压或缺货的情况发生，降低运营成本。
例如，一家服装电商企业可以通过分析历年的销售数据和季节变化，预测下一季的流行款式和颜色，提前安排生产和采购。
在价格优化方面，数据挖掘也能发挥作用。
电子商务中的数据挖掘和分析技术电子商务在互联网时代已经成为了一种趋势，越来越多的企业在进行电子商务的实践。
电子商务的核心在于数据，随着电商的不断发展，数据量也在不断增加。
如何对这些海量数据进行分析，挖掘其中蕴藏的价值，成为了电子商务领域需要解决的一个问题。
一、电子商务中的数据挖掘概述电商是依赖数据实现交易的领域，包含了大量的数据，诸如产品属性、流量、浏览记录、用户偏好、订单数据，市场环境等，这些都属于非结构化数据。
数据挖掘技术能对这些海量数据进行分析、提取有效信息、分析蕴含在非结构化数据中的规律和趋势，为企业提供科学经验，支持企业决策。
二、电子商务中的数据分析技术在电子商务中，数据分析是提升网站运营效率和效果的有力工具，数据分析技术主要包括以下几种:1. 用户行为分析对于卖家而言，了解用户的访问记录、交易记录等信息非常重要。
企业可以依托各类数据分析方法，获取用户的态度、目标和需求，深入分析用户行为，提高网站的推广效率和转化率，从而提高企业盈利水平。
2. 数据挖掘技术电商领域中，数据挖掘技术是一种针对非结构化数据进行探索发现有用信息的方法。
通过对各类数据分析软件的数据集挖掘，可以快速发现业务数据中隐藏的信息项，有利于优化业务模式。
3. 多维数据分析多维数据分析是一种能够将数据挖掘和分析方法用于多维数据集，以对数据集的数量和品质进行深入分析的方法。
通过多维数据分析，企业可以了解到和展现出易于理解的数据趋势，从而为企业决策提供更全面的依据和应对方案。
4. 推荐算法对于电子商务企业而言，推荐算法是提高企业装备推广效率的一种重要工具。
推荐算法基于分析用户行为数据，通过用户所浏览的商品、下单的商品、评价的商品等信息，提供建议或推荐商品，提供更好的消费体验。
三、数据挖掘与电子商务发展的关系数据挖掘技术在电子商务领域中的应用已经成为企业进行业务分析、决策分析的重要手段，数据挖掘技术的不断提高也必须伴随着企业自身技术的发展。
数据挖掘技术在电子商务中的应用随着电子商务的发展，交易数据越来越丰富，数据挖掘技术越来越成为电子商务的核心竞争力之一。
数据挖掘技术通过对大量数据进行分析、挖掘和建模，能够挖掘出一些潜在的商业价值，为企业提供决策依据，从而提升营收和效率。
1. 推荐系统推荐系统是电子商务中最为常见的一种数据挖掘技术。
其目的是基于用户的历史数据和行为数据，预测用户的兴趣和需求，给用户推荐符合其个性化需求的产品或服务。
例如，淘宝的推荐系统可以根据用户的购买历史、搜索历史和浏览历史，推荐相关的商品或店铺，提高用户购物体验，并提升企业的销售额。
2. 价格优化价格优化是指根据历史销售数据和市场需求，对产品价格进行优化调整，以达到更好的销售效果。
数据挖掘技术可以对历史销售数据进行分析，发现价格与销售量之间的关系，预测价格对销售量的影响，并据此制定价格策略。
3. 营销策略制定营销策略制定是企业利用数据挖掘技术来制定营销计划和渠道布局的过程。
数据挖掘技术可以通过挖掘用户数据和市场数据，分析消费者行为和需求，发掘潜在用户和市场机会，制定更为精准的推广计划和营销策略，提升企业的品牌知名度和销售业绩。
4. 库存管理库存管理是一项关键的业务活动。
通过数据挖掘技术，可以对库存数据进行分析，预测未来销售趋势和需求变化，从而制定合理的库存策略，避免过多或过少的库存，减少库存成本。
5. 反欺诈数据挖掘技术可以应用于反欺诈领域，通过监控用户行为数据和账户数据，发现不正常的行为模式，及时发现欺诈行为并采取相应措施。
总之，数据挖掘技术可以帮助企业更好地理解和分析市场、管理业务、优化策略，为企业提供更精确的决策支持，提高销售额和效率，增强竞争优势。
电子商务中的数据挖掘技术与应用在当今信息时代，电子商务已经成为了商业领域中的一股重要力量。
随着互联网的普及和数字化技术的发展，大量的数据被产生和收集。
如何从这些海量的数据中发现有价值的信息，对于电子商务公司来说是极为重要的。
而数据挖掘技术则成为了实现这一目标的重要手段之一。
本文将着重探讨电子商务中的数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘技术介绍1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指从庞大的数据集中，通过数据分析技术和算法，发现其中潜在的、以往未知的信息或者模式的过程。
数据挖掘技术是信息技术领域的研究热点之一，能够帮助企业快速准确地发现商业机会、进行市场预测、提升业务流程等。
1.2 数据挖掘的技术方法数据挖掘主要依托于统计学、机器学习和人工智能等领域的理论和算法。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析、关联分析、时序分析等。
这些方法通过对数据进行特征提取和模式识别来实现数据的价值挖掘。
二、电子商务中的数据挖掘应用2.1 用户画像与个性化推荐在电子商务领域，用户画像的构建和个性化推荐是数据挖掘技术常见的应用。
通过对用户的行为、购买习惯等数据的分析，使电子商务公司能够更好地了解用户需求，进而进行有针对性的产品推荐和营销活动。
2.2 价格定位与竞争分析数据挖掘技术也被广泛应用于电子商务中的价格定位和竞争分析。
通过对市场行情、竞争对手等数据的分析，电子商务公司可以有效确定产品的定价策略，找到合适的市场定位，提高商品的销售竞争力。
2.3 舆情监测与预警在信息爆炸的时代，舆情监测与预警成为了各大电商平台的必备工具。
通过数据挖掘技术，公司可以即时监控社交媒体、论坛等渠道上与公司相关的信息，及时发现并应对负面舆情，减少损失。
2.4 营销策略优化数据挖掘技术也可以帮助电子商务企业优化营销策略。
通过对历史销售数据和市场数据的分析，可以找出目标客户群体、优化广告投放渠道、提高营销效果，从而提升销售业绩。
三、数据挖掘技术面临的挑战与展望3.1 数据隐私与安全问题在数据挖掘的过程中，数据的隐私与安全问题是一个不容忽视的挑战。
电子商务中的数据挖掘技术1引言随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。
这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。
数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。
电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。
数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。
今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。
但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。
其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。
为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。
2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用2.1数据挖掘的概念数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。
从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。
利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
2.2数据挖掘在电子商务中的应用由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。
在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。
从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。
同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。
更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。
在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。
电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。
而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。
因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。
分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。
３选择数据挖掘技术的两个重要依据数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。
统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。
机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。
神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。
3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术数据挖掘的任务是从数据中发现模式。
根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。
在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。
下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。
概念描述概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。
它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据的有趣的一般特性。
概念描述由特征化和比较组成。
数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。
通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。
例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。
概念的特征化有两种一般方法：基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。
二者都是基于属性或维的概化方法．数据特征的输出可以用多种形式提供。
包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。
例如，将上一年销售增加10%的软件产品与同一时期销售至少下降30%的那些产品进行比较。
用于数据区分的方法与用于数据特征化的方法类似。
总之，进行概念描述挖掘时一般采用面向数据库的方法，另外还可以采用机器学习方法的基于范例学习技术。
与机器学习方法相比，面向数据库的概念描述导致在大型数据库和数据仓库中的有效性和可伸缩性。
聚集发现聚集是把整个数据库分成不同的群组。
它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。
聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。
此外聚类分析可以作为其它算法（如特征和分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。
与分类不同，在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。
因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。
很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。
聚类方法主要有两类，包括统计方法和神经网络方法。
自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的聚集算法。
关联规则发现关联分析是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。
序列模式与此类似，它寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌的分析。
以市场货篮这个典型例子分析关联规则。
“在购买面包和黄油的顾客中，有90%的人同时也买了牛奶”（面包＋黄油®牛奶）。
用于规则发现的对象主要是事务型数据库，分析的是售货数据，也称货篮数据。
以下给出的数学模型用来描述关联规则的发现问题。
设I={I1，I2，．．．，Im}是一组物品集,其中每一个事务T是一组物品，显然TÍI。
设X为一组物品，当且仅当XÍT时，称事务T包含X。
一个关联规则是如下形式的一种蕴涵：X®Y，其中XÌI，YÌI且X∩Y=F。
如果D中s%的事务包含X∪Y，则称规则X®Y 在事务集D上的支持度support（X∪Y）＝s。
可信度为c，如果c=support（X∪Y）*100/support（X），则说明D中包含X的事务中有c%的事务同时也包含了Y。
可信度说明了蕴涵的强度，而支持度说明了规则中所出现模式的频率。
具有高可信度和强支持度的规则称为“强规则”（strong rules）。
关联规则发现任务的本质是要在数据库中发现强关联规则。
利用这些关联规则可以了解客户的行为，这对于改进零售业等商业活动的决策很有帮助。
例如，可以帮助改进商品的摆放（把顾客经常同时买的商品摆放在一起），帮助如何规划市场（互相搭配进货）等。
在数据挖掘研究领域，对于关联分析的研究开展的比较深入，人们提出了多种关联规则的挖掘算法，如APRIORI、FP-增长、STEM、AIS、DHP等算法。
分类发现分类要解决的问题是为一个事件或对象归类。
设有一个数据库和一组具有不同特征的类别（标记），该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。
分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。
在电子商务中分类分析可以预测客户响应，如哪些客户最倾向于对直接邮件推销做出回应，又有哪些客户可能会换他的手机服务提供商，或进行商店定位，如按成功的商店、一般商店和失败商店排列得出这3类商店各自具有的属性。
然后选择包含位置属性的地理数据库，分析每一预期的商店位置属性，以确定预期的商店定位属于哪一类。
只有那些符合成功一类要求的商店位置才作为商店定位的候选。
用于分类分析的技术有很多，典型方法有统计方法的贝叶斯分类、机器学习的判定树归纳分类、神经网络的后向传播分类等。
最近数据挖掘技术也将关联规则用于分类问题。
另外还有一些其它分类方法，包括k－最临近分类、MBR、遗传算法、粗糙集和模糊集方法。
目前，尚未发现有一种方法对所有数据都优于其它方法。
实验研究表明，许多算法的准确性非常相似，其差别是统计不明显，而训练时间可能显著不同。
一般的，大部分神经网络和涉及样条的统计分类与大部分判定树方法相比，趋向于计算量大。
回归发现回归是通过具有已知值的变量来预测其他变量的值。
它与分类类似，差别在于前者的预测值是连续的，而后者是离散的。
在最简单的情况下，回归采用的是象线性回归这样的标准统计技术。
但在大多数现实世界中的问题是不能用简单的线性回归所能预测的。
如商品的销售量、股票价格、产品合格率、利润的大小等，很难找到简单有效的方法来预测，因为要描述这些事件的变化所需的变量以上百计，且这些变量本身往往都是非线性的。
为此人们又发明了许多新的手段来试图解决这个问题，如逻辑回归、决策树、神经网络等。
一般同一个模型既可用于回归也可用于分类，如CART决策树算法既可以用于建立分类树，也可建立回归树。
神经网络也一样。
序列模式发现序列模式分析和关联分析类似，其目的也是为了挖掘数据之间的联系，但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后序列关系。
它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A®B®C出现的频率较高”之类的知识。
序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。
